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Méthodologie de génération de modules métier fondés sur la connaissance à partir d’une AI neuro-symbolique

Statut documentaire : guide — voir Maturité et preuves.

Cette documentation présente une méthode de génération de modules métier fondés sur la connaissance à partir d’une approche neuro-symbolique, c’est-à-dire une approche qui combine des mécanismes statistiques issus des modèles neuronaux avec des structures explicites de représentation, de contrainte, de raisonnement et de validation symboliques. Elle s’adresse à des développeurs, architectes et prompt engineers disposant d’une base solide en AI et souhaitant industrialiser la production de modules métier dans un ERP orienté connaissance. Le document peut être lu indépendamment, mais il reste cohérent avec une architecture plus large fondée sur une structuration ontologique à trois niveaux : fondationnel, transverse métier et sectoriel.

Le principe central de cette méthode est simple : un module métier robuste ne doit pas être généré comme un simple texte plausible ou comme un amas de code synthétique. Il doit émerger d’une chaîne de transformation contrôlée dans laquelle une AI neuronale apporte des capacités de reformulation, de compression, d’exploration, de variation et de projection, tandis qu’une couche symbolique apporte la structure, la contrainte, la cohérence, la traçabilité et la vérifiabilité. L’AI neuro-symbolique n’est donc pas utilisée comme un accélérateur “créatif” indifférencié ; elle est utilisée comme un composant d’ingénierie de domaine, inséré dans un pipeline où les concepts, les invariants, les dépendances et les niveaux ontologiques sont contrôlés.

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